¿La Relación Cuello-Muslo (RCMx) puede servir como índice antropométrico para diagnosticar el Síndrome Metabólico?

Lisboa, Kenya Waleria de Siqueira Coêlho; Lira Neto, José Claudio Garcia; Araújo, Márcio Flávio Moura de; Freitas, Roberto Wagner Júnior Freire de; Gomes, Emiliana Bezerra; Bispo, Gláucia Margarida Bezerra; Rodrigues, Eduarda Maria Duarte; Damasceno, Marta Maria Coelho

doi:10.1590/1982-0194201800066

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Acta Paulista de Enfermagem

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Sumário

Artigo Original • Acta Paul Enferm. 31 (5) • 2018 • https://doi.org/10.1590/1982-0194201800066 copiar

¿La Relación Cuello-Muslo (RCMx) puede servir como índice antropométrico para diagnosticar el Síndrome Metabólico?

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Resumen

Objetivo:

Investigar la Relación Cuello-Muslo (RCMx) como índice antropométrico para diagnosticar el Síndrome Metabólico en estudiantes universitarios brasileños.

Métodos:

Estudio transversal con 691 adultos (>18 años) de ambos sexos. Se investigaron los siguientes parámetros antropométricos: circunferencia abdominal, circunferencia de cuello, circunferencia de muslo, índice de masa corporal y RCMx. Además, se recogieron datos de laboratorio, tales como triglicéridos, glicemia y colesterol HDL.

Resultados:

Se encontraron valores de circunferencia abdominal (83,59 ± 10,68 cm), de cuello (37,29 ± 2,36 cm), muslo (52,37 ± 5,71 cm) y relación de cuello-muslo (0, 72 ± 0,07 cm) superiores entre los hombres (p <0,001). Al analizar los componentes del síndrome, la RCMx mostró una correlación lineal positiva estadísticamente significativa para todos los casos.

Conclusión:

En esta investigación se ha demostrado que la RCMx no sirve como criterio diagnóstico del SM, pero indica alteraciones en los componentes constituyentes del síndrome.

Descriptores
Metabolic syndrome; Adiposidad; Biomarcadores; Estudiantes; Salud del adulto

Sexo		Sem SM		Com SM		Valor de p
Sexo		Médio	DP	Médio	DP	Valor de p
Feminino	RPCx	0,61	0,05	0,58	0,04	<0.001
	CCx	52,0	5,1	57,9	6,0
	CP	31,7	1,8	33,3	1,6
Masculino	RPCx	0,72	0,07	0,69	0,04	<0.001
	CCx	52,0	5,6	58,0	4,0
	CP	37,1	2,3	40,1	1,7
Total	RPCx	0,65	0,08	0,65	0,07	<0.001
	CCx	52,0	5,3	58,0	4,8
	CP	33,7	3,3	37,4	3,8

Variables	Statistic^† † Teste de Pearson (r)	Variables TG
Variables	Statistic^† † Teste de Pearson (r)	RPCx	CCx	CA	CP	TG	HDL	PAD	PAS	GJ
RPCx	r	1	−0,573^ p<0,001,	0,065	0,536^ p<0,001,	0,098^* * p<0,05 e	−0,342^ p<0,001,	0,292^ p<0,001,	0,376^ p<0,001,	0,014
RPCx	p	-	0,000	0,088	0,000	0,010	0,000	0,000	0,000	0,713
CCx	r	−0,573^ p<0,001,	1	0,643^ p<0,001,	0,370^ p<0,001,	0,051	−0,001	0,096^* * p<0,05 e	0,101^ p<0,001,	0,054
CCx	p	0,000	-	0,000	0,000	0,180	0,976	0,012	0,008	0,158
CA	r	0,065	0,643^ p<0,001,	1	0,730^ p<0,001,	0,141^ p<0,001,	−0,200^ p<0,001,	0,289^ p<0,001,	0,338^ p<0,001,	0,025
CA	p	0,088	0,000	-	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,506
CP	r	0,536^ p<0,001,	0,370^ p<0,001,	0,730^ p<0,001,	1	0,183^ p<0,001,	−0,398^ p<0,001,	0,422^ p<0,001,	0,528^ p<0,001,	0,065
CP	p	0,000	0,000	0,000	-	0,000	0,000	0,000	0,000	0,089
TG	r	0,098^* * p<0,05 e	0,051	0,141^ p<0,001,	0,183^ p<0,001,	1	−0,252^ p<0,001,	0,137^ p<0,001,	0,146^ p<0,001,	0,074
TG	p	0,010	0,180	0,000	0,000	-	0,000	0,000	0,000	0,052
HDL	r	−0,342^ p<0,001,	−0,001	−0,200^ p<0,001,	−0,398^ p<0,001,	−0,252^ p<0,001,	1	−0,191^ p<0,001,	−0,273^ p<0,001,	−0,063
HDL	p	0,000	0,976	0,000	0,000	0,000	-	0,000	0,000	0,098
PAD	r	0,292^ p<0,001,	0,096^* * p<0,05 e	0,289^ p<0,001,	0,422^ p<0,001,	0,137^ p<0,001,	−0,191^ p<0,001,	1	0,697^ p<0,001,	0,070
PAD	p	0,000	0,012	0,000	0,000	0,000	0,000	-	0,000	0,068
PAS	r	0,376^ p<0,001,	0,101^ p<0,001,	0,338^ p<0,001,	0,528^ p<0,001,	0,146^ p<0,001,	−0,273^ p<0,001,	0,697^ p<0,001,	1	0,045
	p	0,000	0,008	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	-	0,239
GJ	r	0,014	0,054	0,025	0,065	0,074	−0,063	0,070	0,045	1
	p	0,713	0,158	0,506	0,089	0,052	0,098	0,068	0,239	-

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[1] Autor correspondente José Claudio Garcia Lira Neto E-mail: jclira@live.com